Pas de texte intégral
Communication orale non publiée/Abstract (Colloques, congrès, conférences scientifiques et actes)
Spatio-Temporal Rainfall Estimation from Communication Satellite Data using Graph Neural Networks
KREBS, Julian; Mishra, Kumar Vijay; Gharanjik, Ahmad et al.
2022EGU General Assembly 2022
 

Documents


Texte intégral
Aucun document disponible.

Envoyer vers



Détails



Mots-clés :
Atmospheric Sciences; Environmental Monitoring; Machine Learning
Disciplines :
Sciences informatiques
Sciences de la terre & géographie physique
Auteur, co-auteur :
KREBS, Julian ;  University of Luxembourg > Interdisciplinary Centre for Security, Reliability and Trust (SNT) ; Databourg Systems S.A R.L-S, Luxembourg City L-1911 Luxembourg
Mishra, Kumar Vijay;  United States CCDC Army Research Laboratory, Adelphi, MD 20783 USA
Gharanjik, Ahmad;  Databourg Systems S.A R.L-S, Luxembourg City L-1911 Luxembourg
MYSORE RAMA RAO, Bhavani Shankar  ;  University of Luxembourg > Interdisciplinary Centre for Security, Reliability and Trust (SNT) > SPARC
Co-auteurs externes :
yes
Langue du document :
Anglais
Titre :
Spatio-Temporal Rainfall Estimation from Communication Satellite Data using Graph Neural Networks
Date de publication/diffusion :
mai 2022
Nom de la manifestation :
EGU General Assembly 2022
Lieu de la manifestation :
Vienna, Autriche
Date de la manifestation :
from 23-05-2022 to 27-05-2022
Manifestation à portée :
International
Projet FnR :
FNR14787240 - Machine Learning Applications For Environmental Monitoring Using Signalling Data From Satellite Network, 2020 (01/10/2020-30/09/2022) - Julian Krebs
Disponible sur ORBilu :
depuis le 20 mai 2022

Statistiques


Nombre de vues
174 (dont 0 Unilu)
Nombre de téléchargements
0 (dont 0 Unilu)

citations OpenAlex
 
0

Bibliographie


Publications similaires



Contacter ORBilu